pytorch在得到dataset時沒有問題，得到DataLoader時也沒有問題，以batch size = 32遍歷資料時，出現了：

RuntimeError: inconsistent tensor sizes at /pytorch/torch/lib/TH/generic/THTensorMath.c:2864

除錯過程：    

1. 將batch size = 1 時，不出現錯誤。推斷有圖片跟其他的不一致.

    

2. 輸出open之後的每個img,發現有一個是

    <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=L size=375x500 at 0x7F3B05F93668>

    而其他的都是

    <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=375x500 at 0x7F3B05F93668>

    model不同。

3. 輸出每個圖片的size，將batch size 置 1，

    看到有幾張圖片的channel是1( torch.Size([1, 1, 224, 224]))，其他的都是3 (torch.Size([1, 3, 224, 224]))

    
4. 打算輸出圖片路徑，看這個圖片有什麼不同：
    又一個坑！！！
    DataLoader 的引數num_workers大於1時，多執行緒，這樣輸出的圖片路徑和圖片可能並不對應，所以根據圖片路徑看圖片的時候，並沒有什麼不同。
    經師兄提醒，將num_workers設為1，得到channel=1的圖片的路徑，開啟看，是黑白圖！
    到此終於知道原因了！
    
    解決方法：
1.  處理資料時：load 圖片，open(image_path), 判斷如果是黑白圖，則轉為RGB，這樣channel=3，與其他圖片就一致了。

if img.mode == "L": 
    img = img.convert("RGB")

    或者

if len(img.getbands())==1: 
    img = img.convert("RGB")
 

參考連結：    https://blog.csdn.net/icamera0/article/details/50647465

                     https://blog.csdn.net/icamera0/article/details/50843172

2. 也可以在 img = open(image_path) 之後修改img

參考連結：

https://github.com/DmitryUlyanov/deep-image-prior/commit/8067fbbae78637e743ce40f362d0bdfdebfcd6ad